À retenir
- n8n facture par exécution complète — pour un workflow à 10 étapes exécuté 3 000 fois/mois, vous payez 20 €/mois sur n8n contre 30 €/mois sur Make ; l'écart atteint 5 à 30× à fort volume
- Make gagne sur la rapidité de démarrage — premier workflow fonctionnel en moins d'une heure, sans compétences techniques, 3 000+ intégrations natives
- n8n est l'outil de référence pour les agents IA — LangChain natif, RAG complet (Qdrant, Pinecone), mémoire persistante Redis, 70+ nœuds IA ; Make AI Agents est encore en bêta en 2026
- RGPD : n8n self-hosted élimine le risque Cloud Act — hébergé sur un VPS EU (OVH, Hetzner), aucune donnée ne quitte votre infrastructure ; Make est un SaaS cloud pouvant stocker des données hors UE
- Migration Make → n8n : les entreprises qui migrent vers n8n self-hosted témoignent d'économies significatives sur leurs abonnements — la baisse dépend du volume d'exécutions et du coût du VPS (~5 à 35 €/mois)
Thomas est responsable IT dans une PME de services RH à Strasbourg. Depuis six mois, il paie 120 €/mois sur Make pour automatiser les rappels de contrats, les onboardings et les extractions de données paie — des workflows de 8 à 12 étapes. Quand il découvre que n8n facture l'exécution complète, pas chaque étape, il fait le calcul en vingt minutes : même volume, même complexité, 24 €/mois sur n8n self-hosted. Soit 1 152 € économisés par an, pour un VPS Hetzner à 12 €/mois et un après-midi de migration.
C'est le genre de réalité que les comparatifs habituels n'exposent pas. Cet article se concentre sur l'angle que les autres esquivent : l'automatisation IA — agents autonomes, RAG, workflows multi-LLM, souveraineté des données — avec les tarifs officiels Q2 2026 et un guide de migration concret.
💡 Bon à savoir : n8n et Make ne sont pas interchangeables. n8n cible les profils techniques qui veulent de la puissance et de la souveraineté des données ; Make cible les non-développeurs qui veulent démarrer vite. Selon les retours terrain, 60 % des utilisateurs finissent par utiliser les deux outils en parallèle selon la complexité du workflow.
n8n vs Make en un tableau
Avant tout développement, voici les critères qui tranchent réellement la décision :
Deux philosophies, deux marchés
n8n et Make répondent à deux marchés distincts — comprendre leur philosophie respective est la clé d'un choix éclairé. Comparer les deux outils uniquement sur le nombre d'intégrations ou le tarif d'entrée, c'est comparer une bibliothèque universitaire et une librairie de gare sur leur superficie. Les deux distribuent du savoir — mais pour des usages et des profils radicalement différents.
n8n
Orchestrateur open-source d'automatisation et d'agents IA. Self-hostable, facturation par exécution, LangChain natif, 500+ intégrations officielles.
n8n (prononcé « n-eight-n ») est né en 2019 à Berlin sous la plume de Jan Oberhauser. Sa philosophie : vous donnez accès au code source, vous hébergez où vous voulez, vous payez pour le résultat — une exécution de workflow — pas pour chaque étape intermédiaire. En 2026, la startup est valorisée à plusieurs milliards de dollars (Série C en octobre 2025, puis investissement stratégique de SAP en 2026) et compte plusieurs centaines de milliers d'utilisateurs actifs. Sa licence fair-code (Sustainable Use License) reste gratuite pour un usage non commercial et auto-hébergé.
Make
Plateforme SaaS d'automatisation visuelle no-code. 3 000+ applications intégrées, glisser-déposer, prise en main en moins d'une heure.
Make (ex-Integromat, fondé à Prague en 2012) a construit son succès sur l'accessibilité radicale : drag-and-drop, 3 000+ modules prêts à l'emploi, zéro ligne de code nécessaire. Sa transition de 2022 (Integromat → Make) accompagnait un repositionnement vers les équipes non-techniques. La facturation par crédit — chaque action du scénario consomme un crédit — est intuitive mais peut surprendre sur les workflows à nombreuses étapes.
Interface et prise en main : Make en une heure, n8n en trois jours
Pour quelqu'un qui n'a jamais automatisé, Make reste imbattable. L'interface glisser-déposer, les 3 000 modèles prêts à l'emploi et les guides d'onboarding permettent de déployer un premier scénario (ex : notification Slack quand un formulaire Google est rempli) en moins d'une heure. C'est le niveau d'accessibilité que n8n ne revendique pas.
Du côté de n8n, les expressions JavaScript ($json.data, $node["HTTP Request"].json.id), la gestion explicite des erreurs et la logique de nœuds demandent 3 à 4 jours pour devenir vraiment opérationnel — c'est le chiffre documenté par la communauté et repris par plusieurs formations. Cependant, depuis fin 2024, n8n a introduit un générateur de workflows en langage naturel (disponible sur le plan Business) : décrivez votre automatisation en français, n8n génère une première ébauche. La courbe reste plus raide que Make, mais elle s'est aplanie pour les profils intermédiaires.
Ce que vous pouvez construire avec chaque outil
Avant d'entrer dans les capacités IA, posons la question simple : pour les automatisations classiques, qui gagne ?
Pour un workflow simple — « quand un lead remplit mon Typeform, ajoute-le dans HubSpot et envoie un email de bienvenue via Mailchimp » — les deux outils se valent. Make est plus rapide à configurer grâce à ses modules natifs HubSpot et Mailchimp. n8n nécessite un peu plus de configuration mais offre plus de contrôle.
Pour un workflow complexe — boucles conditionnelles, sous-workflows, traitement d'erreurs granulaire, code JS pour transformer des données, appels à plusieurs APIs en parallèle — n8n prend une longueur d'avance significative. Le nœud Code natif (JavaScript ou Python non sandboxé) donne un accès complet à l'environnement Node.js, sans les limitations du Make Code App (qui facture 2 crédits par seconde d'exécution et reste sandboxé).
Make excelle pour...
n8n excelle pour...
Pour aller plus loin sur les cas d'usage concrets en PME, consultez notre guide sur les exemples réels d'automatisation IA en entreprise.
Agents IA : n8n est mûr, Make est en bêta
n8n dispose d'une architecture agentique complète et mature depuis 2024, là où Make AI Agents reste en bêta en 2026 — c'est le critère décisif si vous souhaitez construire des agents IA en production. C'est ici que le mot « ia » dans votre recherche prend tout son sens — et c'est le gap le moins bien couvert par les comparatifs existants.
n8n : une architecture agentique avec LangChain natif
n8n a intégré LangChain.js nativement depuis la version 1.19.0 (novembre 2023), refondu en profondeur en version 1.60 (2024). En 2026, le nœud AI Agent propose trois modes opératoires :
Tools Agent
ReAct Agent
Conversational Agent
Chaque agent peut être configuré avec n'importe quel LLM — Claude (Anthropic), GPT-4.1 (OpenAI), Mistral Large, Gemini 2.5 Pro ou un modèle local via Ollama — sans modifier l'architecture du workflow. La mémoire persistante est assurée par des nœuds dédiés (Window Buffer Memory, Redis, Motorhead). Pour les architectures RAG, n8n pilote l'intégralité du pipeline sans code externe : ingestion de documents, chunking, génération d'embeddings, indexation dans Qdrant, Pinecone ou Weaviate.
Selon noxcod.com, un agent n8n peut gérer 10 fois plus de cas d'usage qu'un workflow déterministe à branches multiples — parce qu'il raisonne et décide plutôt qu'il n'exécute une séquence figée.
💡 Bon à savoir : n8n est compatible avec le protocole MCP (Model Context Protocol) d'Anthropic. Cela permet à vos agents n8n de se connecter à des serveurs MCP tiers (bases de données, APIs, outils internes) sans écrire d'intégration personnalisée — un avantage significatif pour les architectures multi-agents complexes.
Make AI Agents : accessible pour débuter, insuffisant pour la production
Make a lancé ses Make AI Agents et Maia by Make (constructeur d'agents en langage naturel) en 2026 sous forme de bêta. La promesse est réelle pour les cas simples : créer un agent de réponse client sur 3 000+ applications sans écrire une ligne de code. Pour les workflows d'agents complexes nécessitant une mémoire persistante multi-sessions, du branchement multi-LLM ou un pipeline RAG complet, Make AI Agents est insuffisant à date.
RGPD et souveraineté des données : n8n self-hosted élimine le risque Cloud Act
Pour les entreprises françaises, la question du RGPD n'est pas un détail : c'est un critère éliminatoire qui peut trancher le choix entre n8n et Make dès la phase de sélection.
La CNIL encadre strictement les transferts de données personnelles hors UE/EEE. Depuis l'arrêt Schrems II (2020), les transferts vers les États-Unis ne peuvent reposer que sur les Clauses Contractuelles Types (CCT) ou le Data Privacy Framework (DPF, adopté en juillet 2023). Le Cloud Act américain reste un risque résiduel : il peut contraindre une entreprise US à transmettre des données aux autorités américaines, même si ces données sont physiquement en Europe.
Make est un SaaS cloud : selon la configuration, les données peuvent transiter ou être stockées hors UE. Pour être utilisé légalement sur des données personnelles dans les secteurs sensibles, Make nécessite une analyse d'impact des transferts (AITD) et la signature de CCT.
n8n self-hosted sur un serveur EU (OVH, Scaleway, Hetzner — à partir de 6 €/mois pour un VPS basique) élimine structurellement ce risque : aucune donnée ne quitte votre infrastructure.
💡 Bon à savoir : Le Cloud Act américain (2018) permet aux autorités américaines d'exiger l'accès aux données stockées par les entreprises US, même sur des serveurs européens. Un outil SaaS américain comme Make ne peut pas garantir l'imperméabilité de vos données face à cette loi — contrairement à n8n self-hosted sur un VPS EU dont vous êtes le seul opérateur.
Pour une analyse approfondie de la conformité des outils IA avec le RGPD, consultez notre article sur ChatGPT et le RGPD en entreprise.
Tarification 2026 : combien ça coûte vraiment ?
Les chiffres qui suivent proviennent des pages de tarification officielles de n8n.io et make.com (Q2 2026).
n8n : facturation par exécution — workflows actifs et étapes illimités
En août 2025, n8n a supprimé les limites sur les workflows actifs et les étapes par exécution pour tous les plans cloud — seul le nombre d'exécutions complètes est compté (blog.n8n.io). Un workflow à 50 étapes coûte autant qu'un workflow à 2 étapes si les exécutions sont identiques.
Make : 1 action = 1 crédit, avec surcoût pour le code et les modules IA
Depuis le 27 août 2025, Make a migré d'un modèle « opérations » vers un modèle « crédits ». Le Make Code App, lancé en septembre 2025, consomme 2 crédits par seconde d'exécution — les modules IA consomment des crédits variables selon l'opération.
L'effet multiplicateur : un exemple chiffré
Pour un workflow de 5 étapes, exécuté 100 fois par jour (3 000 exécutions/mois) — scénario typique d'une PME qui automatise ses relances clients :
Avec Make Core ($9/mois) : 5 crédits × 3 000 exécutions = 15 000 crédits/mois → dépasse les 10 000 inclus. Le surcoût pour les 5 000 crédits excédentaires est d'environ 5,20 € (crédits extra facturés à +25 % du tarif plan). Total : environ 13 à 14 €/mois.
Avec n8n Cloud : 3 000 exécutions dépassent le plan Starter (2 500 exécutions/mois incluses). Il faudrait passer au plan Pro à 50 $/mois (10 000 exécutions) — soit environ 46 €/mois.
Avec n8n self-hosted : VPS Hetzner CX21 = 6 €/mois, exécutions illimitées. C'est le scénario le plus économique pour les volumes réguliers.
Verdict pour ce cas d'usage : n8n self-hosted reste le moins cher (6 €/mois), mais n8n Cloud Pro (~46 €/mois) est plus cher que Make Core avec surcoût (~14 €/mois). Le self-hosting n8n prend tout son sens dès que le volume dépasse les seuils du plan Starter.
À 100 000 opérations par mois, Zapier atteindrait 300 à 600 €/mois selon le plan — soit 10 à 30 fois plus cher que n8n self-hosted pour le même volume (virtua.cloud).
Quel outil choisir selon votre profil ?
La dichotomie « développeur vs non-développeur » ne suffit plus. Voici six profils avec un verdict clair.
Marketeur / ops non-technique
Développeur / profil tech
Startup ou équipe qui construit des agents IA
Secteur soumis au RGPD strict (santé, finance, public)
PME à fort volume (100 000+ opérations/mois)
Débutant qui veut valider un cas d'usage rapidement
La stack IA souveraine : n8n + Ollama + Qdrant
Pour une PME ou une collectivité française qui veut déployer une IA capable de traiter ses propres documents (RAG) sans que les données ne quittent son infrastructure, voici l'architecture de référence en 2026.
L'analogie qui aide à comprendre : n8n est le chef d'orchestre, Ollama joue les instruments (les modèles de langage locaux), Qdrant stocke la partition (la mémoire vectorielle). Chacun tourne sur votre propre serveur.
Ollama — inférence locale
Moteur d'inférence open-source qui exécute des modèles LLM (LLaMA 3.3, Mistral, DeepSeek-R1) directement sur votre serveur. Zéro appel vers l'extérieur, zéro abonnement API. Compatible avec la plupart des VPS EU à partir de 24 €/mois (4 Go RAM minimum pour les petits modèles).
Qdrant — base vectorielle open-source
Base de données vectorielle open-source écrite en Rust (latence inférieure à 10 ms sur des millions de vecteurs, filtrage par métadonnées). Entièrement self-hostable, contrairement à Pinecone qui est un SaaS américain. Alternative : Weaviate (community edition, également open-source et self-hostable).
n8n — orchestrateur du pipeline RAG
n8n gère l'intégralité du pipeline sans code externe : Document Loader (PDF, emails, API) → Recursive Character Text Splitter → nœud Embeddings (Ollama) → indexation dans Qdrant. Quand un utilisateur pose une question, n8n interroge Qdrant, récupère les passages pertinents et les injecte dans le prompt envoyé à Ollama.
Déclencheurs et interfaces
Le workflow peut être déclenché par un webhook (chatbot interne, formulaire), un email entrant, un polling sur un dossier partagé ou une tâche planifiée. n8n s'intègre nativement avec Slack, Teams, Notion ou toute interface web via API.
Cette stack — documentée par webmaster67.fr — est la solution d'automatisation IA la plus souveraine disponible en 2026 pour les entreprises françaises. Aucune donnée ne quitte l'infrastructure, le coût marginal est quasi nul une fois le serveur en place, et la conformité RGPD est garantie par construction.
Pour apprendre à construire ces workflows n8n, consultez notre guide complet de formation n8n.
Découvrez nos formations IA
Passer de Make à n8n : le guide de migration en 5 étapes
Les entreprises qui migrent vers n8n self-hosted témoignent d'économies significatives sur leurs abonnements — la baisse dépend du volume d'exécutions et du coût du VPS (~5 à 35 €/mois). Voici comment procéder concrètement.
Jedha évoque des économies de 5 à 8 fois en migrant de Make vers n8n. La question que personne ne traite : comment s'y prendre concrètement ?
Voici les signaux qui indiquent que le moment est venu de migrer :
- Votre facture Make dépasse 50 à 80 €/mois (seuil où le VPS n8n devient moins cher)
- Vous avez besoin de JavaScript ou Python non sandboxé
- Des données sensibles doivent rester dans votre infrastructure (RGPD, secret commercial)
- Vous voulez construire des agents IA avec mémoire persistante ou du RAG
Audit de l'existant
Listez tous les scénarios Make actifs, leur fréquence d'exécution mensuelle, les applications connectées et les credentials (OAuth, API keys). Calculez le nombre total d'opérations Make consommées par mois — c'est votre baseline de coût.
Mise en place de l'instance n8n
Déployez n8n via Docker (recommandé pour la production) sur un VPS EU. Configurez un domaine, le SSL et une base de données PostgreSQL pour la persistance. n8n Cloud est une alternative pour éviter la gestion infra — mais vous perdez le self-hosting RGPD.
Migration des credentials et API
Reconfigurez chaque connexion OAuth et API key dans n8n. Le format d'authentification diffère de Make — prévoyez 1 à 2 heures pour une dizaine de connexions. Les webhooks doivent être recréés dans chaque application source.
Reconstruction des workflows nœud par nœud
Les filtres Make deviennent des nœuds IF, les routers des Switch, les itérateurs des boucles. Point critique : Make gère les erreurs implicitement ; n8n exige des nœuds Error Trigger explicites sur chaque workflow critique — ne les oubliez pas ou vos workflows silencieux échoueront sans alerte.
Tests en parallèle puis bascule
Faites tourner les deux systèmes en parallèle pendant 1 à 2 semaines. Comparez les outputs, vérifiez les volumes d'exécution, corrigez les écarts. Désactivez Make uniquement quand n8n est validé en production. Ne migrez jamais un workflow critique en une seule fois.
Les retours de lorisgautier.fr et nerolia-formation.fr confirment que la migration vers n8n self-hosted peut réduire significativement les coûts d'abonnement pour les entreprises dépassant 100 €/mois sur Make — selon le volume d'exécutions et le VPS retenu (~5 à 35 €/mois).
Sources et références
- n8n — Tarification officielle (2026) — Plans Starter, Pro, Business et Community Edition
- n8n — Nouvelle tarification sans limites de workflows (août 2025) — Suppression des limites sur les workflows actifs et les étapes
- Make — Tarification officielle (2026) — Plans Core, Pro, Teams avec modèle crédits
- CNIL — Transférer des données hors de l'UE — Position officielle sur les CCT et le DPF
- virtua.cloud — Comparatif coûts et RGPD n8n/Make/Zapier (2026) — Analyse coûts réels avec exemples chiffrés
- noxcod.com — Guide agent IA n8n (2026) — Architecture agentique, comparaison workflows déterministes vs agents
- webmaster67.fr — Stack RAG souveraine n8n + Ollama + Qdrant (2026) — Architecture complète pour IA locale RGPD-conforme
- nerolia-formation.fr — Comparatif Make vs n8n pour PME françaises (2026) — Données terrain sur le coût de migration
FAQ
Qu'est-ce qui est mieux entre n8n et Make ?
Ça dépend de votre profil et de votre usage. Make est meilleur pour démarrer rapidement sans compétences techniques, avec 3 000+ intégrations natives et une interface no-code accessible. n8n est meilleur pour les workflows complexes, les agents IA autonomes, les volumes élevés et la souveraineté des données (self-hosted EU). Si vous avez des données sensibles (santé, RH, finance) ou si vous voulez construire des agents IA avec mémoire et RAG : n8n sans hésitation. Si vous voulez automatiser rapidement des processus marketing simples : Make.
n8n est-il vraiment gratuit ?
En self-hosted (Community Edition), n8n est gratuit : le logiciel est sous licence fair-code open-source, sans limite d'exécutions, de workflows ou d'utilisateurs. Seul le coût de l'infrastructure s'applique — un VPS 2 Go RAM suffit pour la plupart des cas d'usage, à partir de 6 €/mois chez Hetzner ou OVH. Les fonctionnalités enterprise (SSO SAML, LDAP, versioning Git) nécessitent le plan Business (800 €/mois cloud ou add-on self-hosted).
Peut-on utiliser n8n ou Make pour créer des agents IA ?
Oui, mais avec des niveaux de maturité très différents. n8n dispose depuis 2024 d'une architecture agentique complète basée sur LangChain : trois modes d'agents (Tools Agent, ReAct, Conversational), 70+ nœuds IA natifs, pipeline RAG complet, mémoire persistante Redis et compatibilité MCP. Make a lancé ses Make AI Agents en bêta en 2026 — pertinents pour des cas simples sur 3 000+ apps, mais insuffisants pour des agents complexes avec mémoire multi-sessions ou branchement multi-LLM.
n8n vs Make vs Zapier : lequel choisir ?
Zapier est le plus accessible et le plus cher — 7 000+ intégrations, idéal pour les équipes non-techniques, mais 300 à 600 €/mois pour 100 000 opérations. Make offre un bon compromis accessibilité/prix pour les PME non-techniques ($9 à 30 €/mois). n8n self-hosted est le moins cher à fort volume (6 à 24 €/mois pour une infrastructure équivalente), le plus puissant techniquement, et le seul à offrir une souveraineté totale des données. Résumé : Zapier pour les équipes qui ne veulent pas du tout toucher au technique ; Make pour les ops qui veulent de la puissance sans code ; n8n pour les équipes tech qui veulent le contrôle total.
Comment migrer de Make vers n8n ?
La migration se fait en 5 étapes : (1) audit de tous vos scénarios Make et de leur volume mensuel, (2) déploiement d'une instance n8n via Docker sur un VPS EU, (3) reconfiguration des credentials OAuth et API keys, (4) reconstruction des workflows nœud par nœud — les filtres Make deviennent des IF, les routers des Switch, les itérateurs des boucles, avec ajout obligatoire de nœuds Error Trigger explicites, (5) tests en parallèle pendant 1 à 2 semaines avant de désactiver Make. Les économies sur les abonnements dépendent du volume d'exécutions et du VPS retenu (~5 à 35 €/mois).
n8n ou Make pour un non-développeur en 2026 ?
Make reste le choix numéro un pour un non-développeur qui veut être autonome rapidement. Le générateur de workflows en langage naturel de n8n (disponible depuis fin 2024 sur le plan Business) a réduit la courbe d'apprentissage, mais n8n demande encore 3 à 4 jours pour maîtriser les expressions, la gestion d'erreurs et la logique de nœuds. Si votre budget vous permet de commencer sur Make et d'évoluer vers n8n quand vos besoins grandissent, c'est l'approche la plus pragmatique — c'est d'ailleurs ce que font 60 % des utilisateurs formés.
Combien coûte n8n self-hosted par rapport à Make ?
n8n self-hosted revient à 6 à 24 €/mois selon le VPS choisi (Hetzner, OVH, Scaleway), avec des exécutions illimitées. Make démarre à $9/mois (USD) pour 10 000 crédits, mais un workflow de 5 étapes exécuté 3 000 fois/mois consomme 15 000 crédits — ce qui génère un surcoût d'environ 5 à 10 €/mois sur le plan Core. À fort volume (100 000+ opérations), n8n self-hosted est systématiquement 5 à 30 fois moins cher que Make.
Conclusion
n8n et Make ne sont pas en compétition directe — ils répondent à deux moments différents d'une même trajectoire d'automatisation. Make pour démarrer vite, valider un cas d'usage, rester accessible à toute une équipe. n8n quand la complexité monte, quand le volume fait exploser la facture Make, quand les agents IA deviennent stratégiques ou quand le RGPD impose la souveraineté des données.
Le marché mondial du low-code/no-code atteint environ 44,5 milliards de dollars en 2026 selon Gartner (novembre 2025), avec une croissance annuelle de 19 % — et selon McKinsey (juin 2023), l'IA générative pourrait automatiser des activités représentant 60 à 70 % du temps de travail des employés à l'échelle mondiale. Quel que soit l'outil choisi, l'automatisation IA n'est plus une option technique : c'est une compétence métier.
La formation n8n + Make + IA générative de The Intelligence Academy couvre les deux outils dans leur dimension pratique — workflows d'automatisation, création d'agents IA, souveraineté des données — avec des formateurs qui déploient ces architectures en production. Éligible CPF, finançable par votre OPCO.
